无人机是巡检领域的空中巡检员,搭载智慧“眼”的无人机能够替代人工,实现自主巡检。无人机可以搭载红外光和可见光两种传感器,实现昼夜巡检也不是梦,一基杆塔*用十分钟的时间便可完成巡检工作。例如在电力巡检中,传统模式下,工人只能采用望远镜远程查看线路,不仅费眼睛,还费时间。同时,由于光线等外界因素的干扰,...
我国幅员辽阔,拥有漫长的边防海岸线,而边防海岸线的防卫是安全的重要一道屏障。近几年,卫生事件、国际形势的多变,更加加重了边防海岸线的防卫形势。目前重要的地方均建立了哨所,安装了监控系统,外加必要的人员巡逻,但是因为监控面大,无疑增加了人的的工作量,而且传统的监控系统普遍还处在只“监”不“控”的被动状态,出现了紧急事情后,大多只具备事后取证的功能,对于发生的可疑和异常行为无法起到预防、预警的功能。监控系统如果能够加入智能分析、自动跟踪、自动报警等功能,那么能有效的解决该问题,帮助安防人员能够更有效的发现问题同时很大程度的发挥监控系统其应有的监控能力。为了响应相关行业的迫切需求,成都慧视光电技术有限公司运用自身的图像算法和硬件平台开发优势,推出了系列国产化图像检测与跟踪板卡、全国产化RK3399PRO处理板、全国产化RV1126处理板等产品,全国产化RK3399PRO处理板因为其强大的硬件平台叠加基于行为的算法,能够有效的应对边防海岸线的迫切需求。如何实现智能化海上搜救方式?北京国产目标检测互惠互利
目标遮挡是导致跟踪失败的一个重要原因,也是实现长程目标跟踪的关键问题。跟踪任务从始至终都只跟踪一个目标,一旦目标被遮挡,则会极大程度上影响跟踪准确度,甚至导致跟踪失败。因此,当面临遮挡问题时,目标跟踪任务的要求更加严格。目前,目标遮挡可以分为两种情况:部分遮挡和完全遮挡。部分遮挡意味着在图像中还存在部分目标,可以通过对这部分的目标进行判断进而确定目标的位置;完全遮挡则是在图像中找不到目标,可能发生在有大的物体完全遮住了跟踪目标。慧视光电的图像处理板具有抗遮挡能力。湖北网络目标检测型号RK3588图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板,该板卡采用国产高性能CPU,搭载自研目标检测及跟踪算法。

人工智能的三个技术关键点:硬件平台、软件功能算法、底层算法异构平台。硬件平台因为要支撑深度学习等大规模并行计算的需要,这就对AI芯片的CPU、GPU要求较高以做到更好的储备数据、加速计算过程,在做好AI芯片选型后,只需要结合市场的需求做好电气接口即可。软件应用算法随着技术的积累,大部分厂家基本掌握了应用层面的算能,提升空间短期内不会出现大的跳跃。底层软件异构平台承载着硬件的选型、应用软件的算能,异构平台设计的优劣直接影响着硬件的设计水平及算能的实现能力。目前很多厂商采取使用公用软件平台,快速的实现软件功能,在AI芯片更新或者替换时,需要重新设计开发,消耗大量的人力、物力、时间。
在无人机应用方面,目标跟踪技术可以作为无人机视觉处理模块,实现对需要拍摄的目标进行持续跟踪,使焦点始终保持在目标上,从而达到更好的拍摄效果。目前,基于深度学习的视觉跟踪技术已经成为无人机视觉跟踪中重要的技术组成部分。成都慧视光电技术有限公司运用自身的图像算法和硬件平台开发优势,推出了系列国产化图像检测与跟踪板卡、全国产化RK3399PRO处理板、全国产化RV1126处理板等产品,全国产化RK3399PRO处理板因为其强大的硬件平台叠加基于行为的算法,能够有效的应对无人机的迫切需求。RK3399PRO图像处理板识别概率超过85%。

近年来,随着人工智能的发展,无人机的使用呈现出飞速增长,而无人机对目标的自主检测、自主跟踪是极具难度的研究方向之一,这与智慧交通、智慧仓库、智能电力电缆巡检、重要设施的监测等应用密切相关。吊舱是无人机的重要组成部分,而光电吊舱一般由可见光(或者红外)、图像处理板、伺服等部分组成,图像处理板通过前端的图像对目标进行检测并根据需要对目标进行跟踪,同时可能按照具体需要输出目标的坐标数据等信息,因此图像处理板成为了光电吊舱的重要部件之一,起到关键的链接、数据处理的作用。早期光电吊舱因为体积大、重量重、成本高,主要应用在较大的飞机上,尤其作战的飞机。随着民品无人机的发展,大多数四旋翼机的起飞重量小于15公斤,导致了机载设备的有效载荷和电池续航能力非常有限。在这种情况下,如何降低功耗、减少体积同时又不降低性能成为小型无人机的研究热点。慧视光电响应行业需求,经过技术的不断迭代更新,推出了全国产化的RV1126处理板,该处理板支持基于深度学习的目标检测算法(人、车以及特定目标)、支持SDI高清/标清视频输出、支持叠加OSD信息,重量只有5g,直径*37mm,基本达到了尺寸的要求。智能图像分析在保障铁路沿线安全运行中的应用。云南如何目标检测参考价格
智能目标检测及追踪,让目标无处可藏。北京国产目标检测互惠互利
目前的跟踪算法分为两大研究方向:相关滤波和深度学习,其中基于相关滤波的方法在实时性方面有明显的优势,而基于深度学习的方法在跟踪准确性和鲁棒性方面优势较高。慧视光电团队针对实际应用过程中情况,尤其是在相机抖动、目标遮挡、变形和环境干扰的情况下,结合硬件平台性能,对相关滤波和神经网络进行优化设计,可获得更佳的跟踪效果。针对红外弱小目标,常用的模板类方法因提取不到有效的目标特征,在受到大量背景信息的干扰下,会出现跟踪失效情况。慧视光电团队以点跟踪技术为主体,结合模板类跟踪方法去除相机抖动干扰,再加入对目标的运动预测,研发了一种性能优异的红外弱小目标跟踪技术,在反无人机、远距离目标弹窗等领域得到的良好的应用。北京国产目标检测互惠互利
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